问题标签 [rollapply]

我有一个包含 2 列的时间序列数据集：x 是“每小时”连续温度数据，y 是几周内定期采样的响应数据（每天早上 5 点、下午 2 点、晚上 8 点定期采样）。

我想做两种滞后方法来分析数据

1) 绘制我所有的 y 数据（常数）与越来越滞后的 x 数据（以 1 小时的步长将 x 数据移动 0-24 小时），即下午 6 点的 x 和下午 6 点的 y；x 下午 5 点 vs y 下午 6 点 ...... x（前一天下午 5 点） vs y（下午 6 点）

2) 与 1) 相同，但累积偏移，即 0:24 的“时间倒退”累积滞后窗口，x 数据的步长为 1，并针对 y 数据进行测试，即下午 6 点的 x 与下午 6 点的 y；x（平均下午 5 点和 6 点）vs y 下午 6 点...... x（平均下午 6 点 - 前一天下午 5 点）vs y（下午 6 点）

我想为每个滞后场景（0 - 24）绘制“y”与“移位 x”的线性模型（lm），并制作一个表格，其中包含滞后数列、lm 的 p 值；和调整。R2 of lm) 所以我可以看到“x”中的哪个滞后和累积平均滞后最能解释 y 数据。

本质上它与“cummean”或“rollapply”函数相同，但在向后方向工作，但我在 R 中找不到任何这样做的东西。翻转 X 数据不起作用，因为需要维护数据的顺序，因为我需要在 x 中延迟几个 y

我猜想它需要一个“for”循环来遍历每个滞后的所有数据，其中“i”是滞后

0 滞后的单次运行将是这样的：

谢谢 ！

如果一个函数返回 2 个或更多值，并且使用fill = NA，rollapply会变得慢得多。有什么办法可以避免吗？

I am using the rollapply function to create a rolling logit estimation. The function is doing its job properly so far, but I would now like to extract for each iteration of the data the last values of that specific window to use these for the prediction of the next following period. I tried to use a simple apply function but it seems not to work. Here is my code:

What am I doing wrong?

我的数据如下：

我想创建一个变量来测量变量“at”的标准偏差。此变量等于前 5 个“at”的标准差，例如，该变量的第 6 个观测值等于变量“at”的前 5 个观测值的标准差。我的代码如下：

我不断收到此错误消息：

我有一个自定义函数，它运行回归并以所需的方式返回结果。该函数名为“reg.fun”。例如，我可以运行这样的代码：

上面的代码产生这样的输出：它只是以我想要的方式报告回归结果。）我在数据表中使用它来使用“按”组功能。

这完美地工作，并在所需的表中为我提供了结果。现在，我想使用 rollapply 函数以滚动窗口的方式进行相同的练习。我写的是这样的：

这是我现在得到的错误：

match.fun(FUN) 中的错误：'reg.fun(.SD, depvar = "Y", indepvars = c("X1", "X2"))' 不是函数、字符或符号

理想情况下，我想生成与上表相同的表格，但现在有多行用于 id A 和 id B，因为我想在滚动窗口上运行回归。像这样的东西：

我不知道为什么在这种情况下 reg.fun 不被视为 rollapply 的函数。

我知道我可能在很多层面上都错了，因为这是我在 R 中的第一个项目。有人可以让我知道问题出在哪里，或者如果这不是正确的方向，那么正确的方向是什么？

假设我有以下数据：

我想使用 rollapplyr 进行滚动回归。首先我定义了一个 beta 函数：

现在我想在 rollapplyr 设置中使用这个函数。（我知道我可以在 rollapplyr 中定义函数，但我想了解这个概念。）

我试图通过在上面的代码中定义输入、indepvar 和 depvar 来提供 beta 函数的参数。但我收到此错误：

FUN(data[posns, ], ...) 中的错误：未使用的参数 (data[posns, ])

这里有一个问题：未使用的参数，但我不明白我没有使用什么参数。这个错误在我的上下文中意味着什么？为什么我会得到它？

我正在尝试将滚动窗口回归模型应用于我的数据中的多个组。我的部分数据如下：

我的功能是

我的数据按 gvkey 分组，对于每个组，我需要计算一个名为“MTCH”的变量，它等于 R 平方值乘以线性模型中 YTO 系数的符号LC~YTO，并且该模型在滚动窗口 10 处估计观察。我收到错误消息：

我检查了许多其他关于函数 rollapply 和 rollapplyr 的帖子，有些人建议我需要在使用 rollapply 函数之前将我的 df 转换为 zoo 或 matrix，但它仍然不起作用。

这是上一个问题之后的一个问题。在该问题中，建议使用rollapply计算1st, 2nd, 3rd向量条目的总和；然后2nd, 3rd, 4th; 等等。

我的问题是如何计算1st, 2nd and 3rd; 然后4th, 5th and 6th. 即滚动不重叠。请问这个可以轻松搞定吗？

我知道使用内置函数 EMA() 计算指数移动平均线的正常方法。想要使用 rollapply 函数计算 EMA。

我目前正在尝试开发一个新函数，该函数按矩阵中的组计算滚动统计信息。

我的数据集如下所示：

值得注意的是，数据按 ID 分组，其中包含 ROA 和 CAR 的年度观察值。如果您有兴趣，数据来自银行，代表资产回报率和资本资产比率。

我的目标是创建一个函数来估计如下指定的标准化 z 分数：

但是，该分数基于窗口长度为 3 的平均值和标准差的滚动测量值，需要通过 ID 基础计算，因为数据是按 ID 和年份索引的。

我试图指定我的代码，我想出了这样的东西：

值得注意的是，我正在使用 rollapply 函数来计算滚动平均值和滚动标准差，但是，我不确定如何基于 ID 执行此操作。知道我该怎么做会非常有帮助....